পাইথন (পিপ) বা একটি ডকার কন্টেইনার ব্যবহার করে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
TensorFlow হল Google এর একটি মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম। এটি ওপেন সোর্স এবং এর ডেভেলপার সম্প্রদায়ের পাশাপাশি Google এবং অন্যান্য কর্পোরেশন উভয়ের দ্বারা তৈরি প্রচুর সংখ্যক টুল, লাইব্রেরি এবং অন্যান্য সংস্থান রয়েছে।
TensorFlow সব জনপ্রিয় অপারেটিং সিস্টেমের জন্য উপলব্ধ, যেমন. উইন্ডোজ, ম্যাক ওএস, জিএনইউ/লিনাক্স। এটি ব্যবহার করে পাইথন প্যাকেজ ইনডেক্স থেকে ডাউনলোড এবং ইনস্টল করা যেতে পারে পিপ টুল এবং একটি ভার্চুয়াল পাইথন পরিবেশে চালানো যেতে পারে। এটি ব্যবহার করার আরেকটি উপায় হল এটি একটি ডকার ধারক হিসাবে ইনস্টল করা।
TensorFlow ব্যবহার করে ইনস্টল করুন পিপ
পিপ পাইথন প্যাকেজের জন্য অফিসিয়াল প্যাকেজ ম্যানেজমেন্ট ইউটিলিটি। পাইথন এবং পিপ ডিফল্টরূপে CentOS এ ইনস্টল করা হয় না।
স্থাপন করা প্যাকেজ, চালান:
sudo dnf python3 ইনস্টল করুনযখনই ইনস্টলেশন ডাউনলোড, ইত্যাদি নিশ্চিতকরণের জন্য জিজ্ঞাসা করবে, প্রবেশ করুন Y এবং তারপর টিপুন প্রবেশ করুন সেটআপ চালিয়ে যাওয়ার জন্য কী। প্যাকেজ python3 পাইথন 3 এর পাশাপাশি পিপ 3 ইনস্টল করবে।
পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশে টেনসরফ্লো চালানোর পরামর্শ দেওয়া হয়। একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ ব্যবহারকারীকে একই কম্পিউটারে একে অপরের থেকে বিচ্ছিন্ন প্রয়োজনীয় প্যাকেজের বিভিন্ন সংস্করণ সহ একাধিক পাইথন পরিবেশ চালাতে দেয়। এটি নিশ্চিত করার জন্য যে একটি প্যাকেজের একটি নির্দিষ্ট সংস্করণ সহ একটি ভার্চুয়াল পরিবেশের মধ্যে করা বিকাশ অন্য পরিবেশে বিকাশকে প্রভাবিত করে না।
পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশ চালানোর জন্য, আমাদের মডিউল ব্যবহার করতে হবে venv. প্রথমত, তৈরি করুন এবং আপনার TensorFlow প্রকল্প ডিরেক্টরিতে যান।
mkdir dev/tf cd dev/tfএই ডিরেক্টরিতে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করতে, চালান:
python3 -m venv tf_venvএটি একটি নতুন ডিরেক্টরি তৈরি করবে tf_venv যা পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশ। এটিতে ন্যূনতম প্রয়োজনীয় ফাইল রয়েছে, যেমন। পাইথন এক্সিকিউটেবল ফাইল, পিপ এক্সিকিউটেবল ফাইল এবং কিছু অন্যান্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি।
ভার্চুয়াল পরিবেশ শুরু করতে, চালান:
উৎস বিন/এসিএটি প্রম্পটের নাম এতে পরিবর্তন করবে tf_venv, অর্থাৎ, ভার্চুয়াল পরিবেশ ফোল্ডারের নাম।
এখন আমরা এই ভার্চুয়াল পরিবেশে টেনসরফ্লো ইনস্টল করব। TensorFlow এর জন্য, ন্যূনতম প্রয়োজন পিপ সংস্করণ হল 19। পিপকে সর্বশেষ সংস্করণে আপগ্রেড করতে, চালান:
পিপ ইনস্টল -- আপগ্রেড পিপ
উপরে দেখা গেছে, পিপের সংস্করণ 20.0.2 ইনস্টল করা হয়েছে।
একইভাবে প্যাকেজ টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।
পিপ ইনস্টল -- আপগ্রেড টেনসরফ্লোপ্যাকেজটি আকারে বেশ বড় (~420 MB) এবং এটির নির্ভরতা সহ ডাউনলোড এবং ইনস্টল করতে কিছুটা সময় লাগতে পারে।
একবার ইন্সটল হয়ে গেলে, আমরা TensorFlow এর ভার্সন চেক করতে একটি ছোট কোড দিয়ে TensorFlow ইনস্টলেশন যাচাই করতে পারি।
python -c 'tf হিসাবে tensorflow আমদানি করুন; মুদ্রণ(tf.__version__)'
ভার্চুয়াল পরিবেশ থেকে প্রস্থান করতে, চালান:
নিষ্ক্রিয় করা
ডকার কন্টেইনার ব্যবহার করে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
ডকার এখন কনটেইনার নামক ভার্চুয়ালাইজড পরিবেশে প্রোগ্রাম ইনস্টল এবং চালানোর একটি সু-প্রতিষ্ঠিত উপায়। এটি পাইথন ভার্চুয়াল পরিবেশের মতো যা আমরা আগের পদ্ধতিতে দেখেছি। যাইহোক, ডকারের পরিধি অনেক বিস্তৃত, এবং ডকার কন্টেইনারগুলি সম্পূর্ণ বিচ্ছিন্ন এবং তাদের নিজস্ব কনফিগারেশন, সফ্টওয়্যার বান্ডেল এবং লাইব্রেরি রয়েছে। ধারকগুলি চ্যানেলের মাধ্যমে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে পারে।
আমরা একটি ডকার কন্টেইনারের মাধ্যমে টেনসরফ্লো ইনস্টল এবং চালাতে পারি এবং এটি একটি ভার্চুয়ালাইজড পরিবেশে চালাতে পারি। TensorFlow এর বিকাশকারীরা একটি ডকার কন্টেইনার ইমেজ বজায় রাখে যা প্রতিটি রিলিজের সাথে পরীক্ষা করা হয়।
প্রথমত, আমাদের CentOS সিস্টেমে ডকার ইনস্টল করতে হবে। এর জন্য, CentOS এর জন্য অফিসিয়াল ডকার ইনস্টলেশন গাইড পড়ুন।
পরবর্তী, TensorFlow এর জন্য সর্বশেষ কন্টেইনার ইমেজ ডাউনলোড করতে, চালান:
ডকার টান টেনসরফ্লো/টেনসরফ্লো
বিঃদ্রঃ: যদি আপনার সিস্টেমে একটি ডেডিকেটেড গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (GPU) থাকে তবে আপনি এর পরিবর্তে সর্বশেষ কন্টেইনার ইমেজ ডাউনলোড করতে পারেন GPU সমর্থন সহ নীচের কমান্ড ব্যবহার করে।
ডকার পুল টেনসরফ্লো/টেনসরফ্লো: সর্বশেষ-জিপিইউ-জুপিটারআপনার সিস্টেমে অবশ্যই GPU ইনস্টল করার জন্য উপযুক্ত ড্রাইভার থাকতে হবে যাতে GPU ক্ষমতাগুলি TensorFlow দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। TensorFlow-এর জন্য GPU সমর্থন সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, Github সংগ্রহস্থলে ডকুমেন্টেশন পরীক্ষা করুন।
ডকার কন্টেইনারে টেনসরফ্লো চালানোর জন্য, চালান:
ডকার রান -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "tf হিসাবে tensorflow আমদানি করুন; print(tf.__version__)"
আসুন প্রথমে কমান্ডের প্রতিটি অংশের অর্থ কী তা ভাঙার চেষ্টা করি।
চালান একটি ধারক শুরু করার জন্য ডকার কমান্ড। পতাকা -এটা আমরা যখন একটি ইন্টারেক্টিভ শেল শুরু করতে চাই তখন সরবরাহ করা হয় (যেমন ব্যাশ, পাইথন)। --আরএম ফ্ল্যাগ, যাকে ক্লিন আপ বলা হয়, নির্দিষ্ট করা হয়েছে যাতে কন্টেইনার চালানোর জন্য ডকার দ্বারা অভ্যন্তরীণভাবে তৈরি ফাইল সিস্টেম এবং লগগুলি কন্টেইনার প্রস্থান করার সময় ধ্বংস হয়ে যায়। ডিবাগ করার উদ্দেশ্যে ভবিষ্যতে লগের প্রয়োজন হলে এই পতাকাটি ব্যবহার করা উচিত নয়। কিন্তু আমাদের মতো ছোট ফোরগ্রাউন্ড রানের জন্য এটি ব্যবহার করা যেতে পারে।
পরবর্তী অংশে, আমরা আমাদের ডকার কন্টেইনার ইমেজের নাম উল্লেখ করি, যেমন, tensorflow/tensorflow. যে প্রোগ্রাম/কমান্ড/ইউটিলিটি অনুসরণ করে আমরা কন্টেইনারে চালাতে চাই। আমাদের পরীক্ষার জন্য, আমরা কন্টেইনারে পাইথন ইন্টারপ্রেটারকে আহ্বান করছি এবং এটিকে কোডটি পাস করছি যা TensorFlow-এর সংস্করণ প্রিন্ট করে।
আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ডকার কন্টেইনার শুরু করার সময় কিছু লগ মুদ্রণ করছে। কন্টেইনার শুরু হওয়ার পরে, আমাদের পাইথন কোড চলে এবং TensorFlow সংস্করণ মুদ্রিত হয় (2.1.0)।
আমরা পাইথন ইন্টারপ্রেটারকে শেল হিসাবেও শুরু করতে পারি, যাতে আমরা টেনসরফ্লো কোডের একাধিক লাইন চালানো চালিয়ে যেতে পারি।
উপসংহার
এই নিবন্ধে, আমরা CentOS এ TensorFlow ইনস্টল করার দুটি পদ্ধতি দেখেছি। উভয় পদ্ধতিই ভার্চুয়ালাইজড পরিবেশে TensorFlow চালানোর জন্য বোঝানো হয়েছে, যা TensorFlow ব্যবহার করার সময় একটি প্রস্তাবিত পদ্ধতি।
আপনি যদি TensorFlow-এর একজন শিক্ষানবিস হন, তাহলে আপনি অফিসিয়াল TensorFlow টিউটোরিয়াল থেকে প্রাথমিক বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করতে পারেন।